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突破高亮表面缺陷检测关键技术,韦士肯VSCAN新一代漆面缺陷检测系统全新升级

    在制造业中,一些高光亮面零件常见于汽车外壳、电子设备、家居用品等,具有材质种类多、形状各异、外观特征多样、反光角度复杂等特点,随着人们对产品性能和外观要求的提升,高光亮面零件的表面瑕疵检测成为制造企业必须面对的难题之一。

   在汽车生产制造过程中,涂装工艺尤为复杂,其中漆面喷涂环节经底涂、PVC、中涂(色漆)、上涂(清漆)等多道工序,容易出现颗粒、缩孔、焊渣、脏污等各类缺陷。

    由于车身漆面具有高反光特性,传统机器的视觉方法成像困难,汽车行业漆面缺陷检测目前仍然高度依赖人工。

传统车身漆面检测

   然而,人工检测有诸多缺点,如缺陷检出一致性差、经常误判和漏检、质量问题难以精准溯源等。因此,汽车厂对于自动化漆面缺陷检测的迫切需求日益增长。

   韦士肯VSCAN公司推出的一款技术先进的工业智能AI机器自学习影像检测算法与系统,采用最新的“光流技术+矩阵神经网络”结合图像评价技术,配置高性能相机、光源、远芯镜头等先进硬件系统,成功推出了一套针对汽车、电子、半导体、医疗、卫浴和家电等行业的高光亮面零件的高效检测方案。主要用于检测各种材料表面是否存在瑕疵,如气孔、裂纹、杂质、色差等,有效助力提高产品质量、降低生产成本、增强企业竞争力。

高效检测,智能捕捉让检测更准确

   传统的瑕疵检测主要依赖人工检测,这些方法主要包括肉眼检测、对比检测、荧光检测等,这些方法虽然简单易行,但是存在效率低下、误检率和漏检率高等问题。

    韦士肯VSCAN高光亮面瑕疵检测方案的结构主要包括光学系统、图像采集系统、图像处理系统。其中,光学系统将有特殊图案的光线透射到工件表面;图像采集系统感应通过工件表面反射的光线,将光信号转换为电信号,并最终将电信号以数据的形式存储到计算机;图像处理系统对采集到的数据进行分析计算,智能查找瑕疵点。

     该检测方案可以快速、准确、高效地捕捉和标记微小瑕疵,包括颗粒杂质、凹坑、鼓包、沾污、边缘碎裂、橘皮、划痕、刀痕、条纹、裂纹等缺陷。通过强大的算法处理和分析捕捉到的工件表面特征信息,实现智能捕捉,有效解决人工检测效率低、人工成本高和检测结果受个体影响大的弊端。

量身定制,多种检测满足不同需求

韦士肯VSCAN高光亮面瑕疵检测方案可以根据客户需求进行定制,既可以离线作为瑕疵检测专机应用(抽检),也可以集成至产线中配合上下料实现在线自动检测(全检)。同时,该方案还具有数据统计分析和趋势预测的功能,可以提供全场测量、非相干、高效率、高灵敏度、稳定经济的检测服务。

软件处理能力强,检测效率高;

可以集成到产线进行在线检测,发现缺陷并完成分拣;

避免人工检的主观性影响,检测结果更客观;

检测数据长期存档,可追溯;

高光亮面瑕疵的自动化解决方案,节约人工成本;

可以集成WMNS 质量管理软件,完成数据统计分析和趋势预测;

本地化的EMS服务和技术支持;

人性化的人机交互系统,满足生产和排产的要求。

广泛应用,精准快速备受行业推崇

高光亮面瑕疵检测设备在现代制造业中发挥着重要的作用,其高效、精准的检测能力可以有效提高产品质量和生产效率。韦士肯VSCAN的高光亮面瑕疵检测方案已经在汽车、电子、半导体、医疗、卫浴和家电等行业得到了广泛应用。其强大的检测能力、高效的检测速度和准确的检测结果,让这一方案备受各行业推崇。

    VSCAN采用自主研发的“光流技术+矩阵神经网络”技术,有效解决了高亮面表面缺陷视觉成像困难、漆面缺陷检出难度大、产线节拍要求高等难题,可全方位、多角度在线采集车辆漆面缺陷信息,实现对漆面颗粒、纤维、针孔、漆泡、印痕、漆雾等20余种缺陷类型的高精度、高柔性、高效率在线检测。

△ 成像结果

VSCAN 漆面缺陷检测系统可对高反光车身漆面稳定高质成像,最小可检测缺陷尺寸0.15mm,检出率≥98%,60s内可完成全车身漆面的在线检测,技术性能对标国际一线品牌,满足主流汽车主机厂对漆面缺陷检测的要求。漆面缺陷检测系统支持多种颜色、多种车型的漆面缺陷在线混检。

韦士肯VSCAN漆面缺陷检测系统操作终端采用自主开发的VSCAN Viewer软件,实时展示检测到的缺陷信息、位置分布以及累计数量和趋势图等。该系统还支持报表生成和与ERP系统的接入,用户可以方便地进行缺陷分析、趋势监控以及数据统计,为自动打磨和涂装工艺优化提供依据。

目前,韦士肯VSCAN还进一步开拓创新,持续攻克检测领域关键技术与难题,推出了关于箔膜毛刺、厚度的检测设备及系统,极耳极柱汇流排的焊点焊接检测设备及系统, 不断推进汽车行业品质管控与智造升级,为中国的汽车制造品质提升贡献韦士肯的智慧和力量!

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  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/ObU15sQ_xSNUVlQkUieQKGLA0
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